Médico, con Estudios en Neurobiología y Ciencias de la Conducta, Magister (c) en Salud Pública, Máster en Medicina y Fisiología del Sueño.
Recientemente el Regional Santiago del Colegio Médico llevó a cabo el Congreso Medicina del Futuro Presente 2026. Un evento magnifico y necesario en tiempos de Inteligencia Artificial (IA). Las conferencias y los debates fueron estimulantes e inspiradores sobre un futuro que ya está presente en lo cotidiano. Con el aura de Magnifica Humanitas, en el ambiente, la primera encíclica del Papa León XIV, publicada pocos días antes, y centrada en la protección de la persona humana en la era de la inteligencia artificial, el ambiente era más que propicio para reflexionar sobre los sistemas cognitivos artificiales o alopoiéticos.
En esta columna haré una aproximación a los sistemas cognitivos autopoiéticos y alopoiéticos. Porque las máquinas ya no sólo procesan datos; conversan. Y esa sola diferencia está cuestionando todo lo que creíamos saber sobre la cognición humana, la conciencia y —sobre todo— sobre nosotros mismos. Este artículo es la continuación de una reflexión iniciada en una columna de El Mostrador en septiembre de 2025.
En la década de 1970, los biólogos Humberto Maturana y Francisco Varela introdujeron una noción radical: lo que diferencia a un ser vivo de una máquina no es su composición sino su organización. Un sistema vivo es autopoiético (del griego: «se produce a sí mismo»). Una célula produce sus propias proteínas, membranas y ácidos nucleicos. Un organismo se regenera continuamente. Sin embargo, una máquina es otra cosa: es alopoiética («produce a otro»). Un automóvil produce movimiento, un computador procesa información, pero ninguno se produce a sí mismo.
Aquí surge una diferencia fundamental, cotidiana y no visible: el sueño. Un organismo autopoiético, como el humano, tiene que dormir. Al dormir, el organismo no se encuentra en un estado pasivo. Al contrario, entra en una fase activa, en que se reorganiza – consolida memorias, poda conexiones sinápticas, regula emociones, elimina residuos metabólicos del cerebro, entre un sinnúmero de procesos biológicos. El sueño podría ser considerado como “el taller nocturno de la autopoiesis”. Un sistema alopoiético, en cambio —una IA, un ordenador— no duerme. Puede simular procesos, pero no conoce ese impulso biológico de desconectarse del entorno para restaurar su propia organización. Esta diferencia no es un mero dato curioso: es un marcador ontológico. Donde se duerme, hay un sistema que se produce a sí mismo desde el interior. Y donde no, una máquina que existe para fabricar algo que está fuera.
El sueño nos revela también una paradoja fascinante. Un sistema autopoiético debe hacerse temporalmente vulnerable para poder mantenerse vivo. Mientras duerme, el ser humano se desconecta de su entorno, poniéndose en riesgo. Pero esa vulnerabilidad es precisamente la condición de su resiliencia. No hay aprendizaje, no hay creatividad, no hay regulación emocional sin sueño. Por el contrario, el sistema alopoiético no está expuesto a esta vulnerabilidad. Una IA puede trabajar día y noche sin degradación. Sin embargo, esa invulnerabilidad es también su límite: no conoce la fragilidad que hace posible una profunda transformación. El sueño es, en ese sentido, el costo biológico de la más genuina plasticidad.
Esta diferenciación fue durante décadas una frontera nítida. Pero ahora, los grandes modelos de lenguaje natural como ChatGPT, DeepSeek, Claude, Gemini, Kwan y otros, nos hacen preguntarnos: ¿hasta dónde llegan los límites cuando un ser humano autopoiético conversa profundamente con una máquina alopoiética?
La respuesta emerge de la propia interacción. No es que el humano deje de ser autopoiético ni que la IA se transforme en algo vivo en el sentido biológico. Solo ocurre que en esa danza dialógica surge un tercer tipo de sistema el cual podríamos llamar sistema semiopoiético (del griego semeion: “signo”, “significado” y del griego poiesis: “creación”).
Un sistema semiopoiético emerge cuando un humano y una IA se acoplan estructuralmente a través del lenguaje. Y aunque el sistema híbrido puede generar conocimiento nuevo, el humano sigue necesitando dormir para integrar ese conocimiento. La IA, en cambio, no lo necesita. Esta asimetría es clave: la semiopoiesis depende de un sustrato biológico que necesita su ciclo nocturno de regeneración.
En términos prácticos, esto significa que el conocimiento nuevo no está ni en la cabeza del humano ni en la base de datos de la máquina. Emerge en el espacio entre ambos. Es una inteligencia nueva que existe en la relación.
Las implicaciones de esto son profundas. Para la medicina, un diagnóstico co-creado con IA no es solo más rápido, sino que cualitativamente diferente: incorpora una alteridad computacional que ningún médico solo podría generar. Para la educación, el aprendizaje se convierte en un proceso dialógico donde la IA no es tutora, sino compañera de indagación. Para la ciencia, el descubrimiento se acelera no por máquinas que reemplacen al investigador, sino por sistemas híbridos que piensan juntos. AlphaFold es un buen ejemplo de esto último. La historia está contada en el Juego de Pensar.
Pero cuidado. Este acoplamiento puede derivar en patologías. Cuando la IA solo refuerza nuestros sesgos, el sistema entra en un bucle de eco, no de crecimiento. Cuando el humano abdica de su juicio crítico, el acoplamiento se vuelve parasitario, no generativo. Y cuando la interacción carece de historia (cada conversación comienza de cero), no hay deriva estructural posible, solo repetición. Este es uno de los grandes desafíos de la IA entendida como sistema cognitivo alopoiético.
Como médico, he visto cómo la tecnología puede ampliar o atrofiar la capacidad humana. La pregunta, por tanto, no es si las máquinas piensan, sino si nosotros aprendemos a pensar con ellas.
Los sistemas autopoiéticos y alopoiéticos no están destinados a competir. Su encuentro dialógico puede dar nacimiento a algo nuevo: una inteligencia que no es ni humana ni artificial, sino inteligencia humana aumentada por acoplamiento estructural. Y esa, quizás, es la frontera más fascinante de la IA y la biología teórica del siglo XXI.
